In [1]:
pip install pandas
In [2]:
pip install plotly
In [3]:
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
In [10]:
raw_dataset=pd.read_csv("Doublet_EAF_35F2.csv",sep=",")
In [11]:
Doublet_EAF_35F2= raw_dataset.copy()
Doublet_EAF_35F2.head()
Out[11]:
In [12]:
Doublet_EAF_35F2.shape
Out[12]:
In [13]:
x = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,1].values
y = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,2].values
z = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,3].values
colors = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,4].values
sizes = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,4].values*8
In [14]:
fig = plt.figure(figsize=(20, 10))
my_cmap = plt.get_cmap('jet')
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, cmap= 'jet')
ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, cmap='jet')
cbar = plt.colorbar(ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, cmap='jet'))
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
cbar.set_label('Magnitude')
ax.set_zlabel('Depth_km')
font_size = 700
dpi = (5000)
plt.show()
In [15]:
import plotly.graph_objects as go
# Yüksek çözünürlüklü dünya haritası verilerini çevrimiçi olarak alın
fig = go.Figure(go.Choroplethmapbox(
geojson="https://raw.githubusercontent.com/johan/world.geo.json/master/countries.geo.json",
locations=["USA", "CAN", "MEX", "RUS", "CHN"], # Örnek ülke kodları (ABD, Kanada, Meksika, Rusya, Çin)
z=[1, 1, 1, 1, 1], # Ülkelere atanacak değerler (hepsi 1 olarak ayarlanmıştır)
colorscale='Jet', # Renk skalası adı (Viridis, YlGnBu, Jet vb.)
zmin=3,
zmax=8,
marker_opacity=0.9, # Ülke sınırlarının opaklığı
marker_line_width=1, # Ülke sınırlarının kenarlık kalınlığı
))
# Örnek deprem verilerini oluşturun
deprem_verileri = {
'Longitude': x,
'Latitude': y,
'Magnitude': colors,
}
# Scatter plot ile deprem verilerini ekleyin
fig.add_trace(go.Scattermapbox(
lat=deprem_verileri['Latitude'],
lon=deprem_verileri['Longitude'],
mode='markers',
marker=dict(
size=deprem_verileri['Magnitude'] * 2, # Magnitude değerine göre nokta boyutlarını belirleme
color=deprem_verileri['Magnitude'], # Magnitude değerine göre renk skalasını belirleme
colorscale='Jet', # Renk skalası adı (Viridis, YlGnBu, Jet vb.)
),
))
# Harita düzenini ve stilini belirleyin
fig.update_layout(
mapbox_style="carto-positron", # Harita stilini belirleme (diğer stiller için: "open-street-map", "stamen-terrain" vb.)
mapbox_zoom=6, # Harita yakınlaştırma düzeyini belirleme
mapbox_center={"lat": 30.000, "lon": 30.0000}, # Harita merkezini belirleme (ABD'nin merkezi)
)
dpi = (9000)
font_size = 1000
# Grafiği görüntüleyin
fig.show()
In [ ]:
fig = plt.figure(figsize=(20, 10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, cmap='jet')
cbar = plt.colorbar(ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, cmap='jet'))
cbar.set_label('Magnitude')
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
ax.set_zlabel('Depth_km')
dpi = (5000)
font_size = 1000
ax.set_zlim(0, 65)
plt.show()
In [ ]:
x = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,1].values
y = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,2].values
z = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,0].values
colors = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,4].values
sizes = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,4].values*8
In [ ]:
z
In [ ]:
from datetime import datetime
# Verileri oluştur
timestamps = z
# Zaman damgalarını aylara dönüştür
years = [datetime.strptime(timestamp, '%d/%m/%Y %H:%M:%S').year for timestamp in timestamps]
print(years) # Ay bilgilerini görüntüle
In [ ]:
years
In [ ]:
x = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,1].values
y = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,2].values
z = years
colors = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,4].values
sizes = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,4].values*8
In [ ]:
fig = plt.figure(figsize=(20, 10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, cmap='jet')
cbar = plt.colorbar(ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, cmap='jet'))
cbar.set_label('Magnitude')
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
ax.set_zlabel('Time')
font_size = 700
dpi = (5000)
font_size = 1000
plt.show()
In [ ]:
x = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,1].values
y = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,2].values
z = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,4].values
colors = years
sizes = Doublet_EAF_35F2.iloc[:,4].values*8
In [ ]:
fig = plt.figure(figsize=(20, 10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, cmap='jet')
cbar = plt.colorbar(ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, cmap='jet'))
cbar.set_label('Time')
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
ax.set_zlabel('Magnitude')
font_size = 700
dpi = (5000)
font_size = 1000
plt.show()
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]: